Nova Agustina, Andrian Cahyanto, Joko Herwanto, Ratih Ratnasari,
Sintia Dewi Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
KLASIFIKASI KONTEN POST PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM PERGURUAN TINGGI XYZ MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Nova Agustina 1 , Andrian Cahyanto 2 , Joko Herwanto 3 , Ratih Ratnasari 4 ,  Sintia Dewi 5 Program Studi Teknik Informatika 1, 2, 3, 4, 5
Sekolah Tinggi Teknologi Bandung Jl, Soekarno Hatta no. 378, Bandung nova@sttbandung.ac.id 1 , cahyantoandrian@gmail.com 2 , jokoherwanto68@gmail.com 3 , sintiad289@gmail.com 4 , ratihratna5@gmail.com 5

## Abstrak
Media  sosial  memiliki  peran  penting  sebagai  alat komunikasi  untuk  berbagi  informasi  dan  saling terhubung.  media  sosial  digunakan  sebagai  ruang untuk  berinteraksi  dengan  orang  berbagai  kalangan. Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan di  dunia,  termasuk  di  Indonesia  adalah  Instagram. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  tahu  konten post  yang  bagaimana  yang  paling  optimal  dalam Online Engagement . Penelitian ini menggunakan data post  yang  diunggah  oleh  akun  Instagram  Perguruan Tinggi  XYZ  pada  22  September  2015  hingga  4  Juni 2019. Post yang  dianalisis  dalam  penelitian  ini berjumlah  426  konten  post.  Uji    banding  dilakukan untuk  melihat  perbedaan  online  engagement  antara konten post .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  tipe post dan  waktu posting (bulan  dan  hari) memiliki  pengaruh signifikan  terhadap online engagement (like  dan  komentar).  Sedangkan  bulan yang  memiliki  pengaruh  paling  signifikan  terhadap like dan komentar adalah bulan Maret, Juni, dan  Juli. Hari  Kamis,  Jumat,  dan  Sabtu  merupakan  hari  yang memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  like  dan komentar.
Kata Kunci:
Instagram, Naïve Bayes, Klasifikasi, Online Engagement , Media Sosial

## Abstract
Social  media  has  an  important  role  as  a communication tool to share information and connect with  each  other.  social  media  is  used  as  a  space  to interact with people from various walks of life. One of the  most  widely  used  social  media  in  the  world,
including  in  Indonesia  is  Instagram.  This  study  aims to find out what post content is most optimal in Online Engagement.  This  study  uses  post  data  uploaded  by XYZ  Higher  Education  Instagram  accounts  from September 22 2015 to June 4, 2019. Post analyzed in this  study  amounted  to  426  post  content.  A comparative  test  was  conducted  to  see  the  difference between online engagement between post content. The results  of  this  study  indicate  that  post  type  and  post time  (month  and  day)  have  a  significant  effect  on online  engagement  (likes  and  comments).  While  the months  that  have  the  most  significant  influence  on likes  and  comments  are  March,  June  and  July. Thursday,  Friday  and  Saturday  are  days  that  have  a significant influence on likes and comments.
Keywords :
Instagram,  Naïve  Bayes,  Classification,  Online Engagement, Social Media

## I. P ENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini,  media  sosial  memiliki peran  penting  sebagai  alat  komunikasi  dimana  setiap pengguna  dapat  berbagi  informasi,  pengetahuan  dan saling terhubung. Media sosial merupakan medium di internet yang memungkinkan pengguna merepresentasikan  dirinya  agar  dapat  berinteraksi, bekerja  sama,  berbagi,  berkomunikasi  dengan pengguna  lain,  dan  membentuk  ikatan  secara  virtual (Nasrullah, 2018). Dari semua jenis media sosial yang ada, pengguna Instagram telah digunakan oleh  jutaan user yang aktif.
Nova Agustina, Andrian Cahyanto, Joko Herwanto, Ratih Ratnasari,
Sintia Dewi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Bahkan  pada  awal  tahun  2018,  Instagram merupakan  platform  sosial  dengan  jumlah  pengguna terbanyak ke tujuh di dunia  (Kemp S. Digital, 2018). Di Indonesia, Instagram merupakan media sosial yang paling  sering  digunakan  keempat  setelah  Youtube, Facebook,  dan  Whatsapp    (Kemp  S.  Digital,  2018) seperti yang ditunjukan pada Gambar 1.1.
Mengingat  perkembangannya  yang  sangat  cepat, media  sosial  dapat  menjadi  media  paling  strategis bagi  Perguruan  Tinggi  XYZ  untuk  berkomunikasi dengan calon mahasiswa dan mahasiswanya. Pernyataan  tersebut  selaras  dengan  hasil  wawancara. Selain  itu  informan  menuturkan  bahwa  media  sosial yang  memiliki  interaksi  online  yang  optimal  adalah Instagram, hanya saja belum memiliki informasi yang cukup  tentang  hasil  dari  konten  post  yang  berada  di Instagram.
Dalam  penelitian  (Santoso,  2017)  menunjukan bahwa  konten  post  bisa  berdampak  pada  interaksi onlineyang diwakili oleh like dan komentar. Semakin banyak  jumlah  like  dan  komentar  berbanding  lurus dengan  banyaknya  follower  (Huang  Jianghua  dkk, 2018).  Dengan  adanya  respon  yang  banyak,  hal  ini menunjukkan  bahwa  suatu  akun  Instagram  dapat menjalin hubungan dengan follower secara intens dan baik.  Selain  itu,  jumlah  like  dan  komentar  yang banyak  juga  akan  membuka  peluang  untuk  sebuah akun agar lebih popular dan dikenal.
Berdasarkan  fakta-fakta  tersebut,  konten  post yang  diteliti  dalam  penelitian  ini  menggunakan kriteria  yang  menjadi  acuan  terdiri  dari  like  dan komentar  yang  didapatkan  dari  media  sosial Instagram  Perguruan  Tinggi  XYZ.  Data-data  yang telah  didapatkan  kemudian  diolah  untuk  dapat mengambil  informasi-informasi  yang  tersembunyi dari  data-data  tersebut.  Metode  pengolahan  data seperti ini sering disebut sebagai data mining.
Metode  data  mining  yang  digunakan  untuk mengelola  datanya  menggunakan  metode  Naïve Bayes.  Metode  Naïve  Bayes  juga  digunakan  pada penelitian  ini  untuk  menampilkan  konten  post  yang
diteliti  berdasarkan  jumlah  like,  jumlah  komentar serta  jumlah  like  dan  komentar.  Dari  data  tersebut akan  menampilkan  karakteristik  konten  post  yang terdiri  dari  video,  gambar,  caption,  jam  posting,  hari posting  dan  bulan  posting  yang  menimbulkan interaksi  onlinesecara  optimal.  Alasan  menggunakan metode  naïve  bayes  diantaranya  ialah  karena  metode ini  dinilai  berpotensi  baik  dalam  mengklasifikasi dokumen  dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi yang lain dalam hal akurasi dan efensiensi komputasi (Simamora, 2018)
Berdasarkan dari uraian diatas penulis mengambil topik  yaitu  “Klasifikasi  Konten  Post  Pada  Media Sosial Instagram Perguruan Tinggi XYZ
Menggunakan  Naïve  Bayes”  yang  bertujuan  sebagai bahan  pertimbangan  untuk  pengelola  media  sosial Perguruan  Tinggi  XYZ  untuk  membuat  konten  post yang  akan  diposting  untuk  mendapatkan  interaksi online secara optimal.

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1 Instagram
Instagram  adalah  sebuah  aplikasi  sosial  yang  populer dalam kalangan pengguna telefon pintar (Smartphone).  Nama  Instagram  diambil  dari  kata “Insta‟  yang  asalnya  “Instan‟  dan  “gram‟  dari  kata “telegram‟ (Prayoga, 2019). Jadi Instagram merupakan gabungan dari kata Instan-Telegram. Dari penggunaan  kata  tersebut  dapat  diartikan  sebagai aplikasi  untuk  mengirimkan  informasi  dengan  cepat, yakni dalam bentuk foto yang berupa mengelola foto, mengedit foto, dan berbagi ke jejaring sosial yang lain

## II.2 Konten
Konten  bisa  diartikan  sebagai  teks  yang  ditulis, foto,  video,  suara,  dan  sebagainya  yang  disebarkan melalui  media  sosial  (Nasrullah,  2018).  Konten merupakan  bahan  dasar  yang  membentuk  budaya yang  ada  di  media  sosial,  karena  pada  dasarnya komoditas  yang  diproduksi  sekaligus  di  konsumsi oleh  khalayak  di  media  sosial  adalah  konten.  Konten menjadi istilah yang digunakan untuk mengidentifikasi  dan  mengkuantifikasi  berbagai macam format dan genre informasi sebagai komponen nilai tambah media (Prayoga, 2019).
Nova Agustina, Andrian Cahyanto, Joko Herwanto, Ratih Ratnasari,
Sintia Dewi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## II.3. Online engagement
Online  engagement  bisa  didefinisikan  sebagai kondisi  psikologis  dari  user  yang  dikategorikan  oleh keinteraktifan,  pengalaman  kokreatif  user  dengan seorang  agen  dan  objek(Santoso,  2017).  Untuk mengoperasikan online engagement di Instagram, like dan komentar yang digunakan untuk mewakili online engagement  (Huang  Jianghua  dkk,  2018).  Suatu  post dengan  banyak  like  bisa  mengindikasikan  bahwa sebuah  konten  dikatakan  menarik,  meningkatkan kemungkinan  untuk  juga  disukai  oleh  seseorang,  dan mengarah  pada  penyebaran  informasi  dari  suatu merek  kepada  pelanggan  potensial  (Huang  Jianghua dkk, 2018). Di sisi lain, jumlah komentar yang banyak pada suatu post merepresentasikan tingkat kesuksesan atau  dampak  karena  komentar  membuat  user meluangkan waktunya untuk menyampaikan pendapatnya.  Like  dan  komentar  telah  banyak digunakan  sebagai  pengukuran  untuk  dampak  suatu publikasi  (Simamora,  2005).  Online  engagement menjadi  penting  karena  semakin  banyak  online engagement  yang  diraih,  maka  semakin  besar kemungkinan sebuah merek bisa lebih dikenal. Selain itu,  online  engagement  juga  menjadi  penting  karena dapat menunjukkan hubungan baik dengan konsumen dan berdampak pada loyalitas konsumen [7].

## II.4. Naive Bayes
Naïve Bayes Bekerja berdasarkan teori probabilitas  yang  memandang  semua  fitur  dari  data sebagai  bukti  dalam  probabilitas.  Karakteristik  Naïve Bayes yaitu :
1. Bekerja  teguh  terhadap  data-data  yang terisolasi,  yang  biasanya  merupakan  data karakteristik berbeda ( outliner ). Naïve Bayes dapat  menangani  nilai  atribut  yang  salah dengan  mengabaikan  data  latih  selama proses pembangunan model prediksi.
2. Tangguh menghadapi nilai atribut yang tidak relevan.
3. Apabila  atribut  memiliki  korelasi  dapat mendegrasi  kerja  klasifikasi  Naïve  Bayes, karena  asumsi  independensi  atribut  tersebut sudah tidak ada.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## III. 1. Metodologi Penelitian
Metodologi pengembangan sistem yang digunakan  adalah  metode  yang  dikenal  dengan  nama SDLC  atau  Software  Development    Life  Cycle  atau sering disebut juga Systems Development  Life Cycle, metode  ini  merupakan  proses  mengembangkan  atau mengubah  suatu  sistem  perangkat  lunak  dengan menggunakan  model-model  dan  metodologi  yang digunakan  orang  untuk  mengembangkan  sistem- sistem  perangkat  lunak  sebelumnya.  Adapun  model yang digunakan adalah Model Waterfall.

## Gambar 3.1. Model Waterfall

## 1. Requirement
Pada  tahap  ini  peneliti  membuat  kriteria  awal penilaian  yang  akan  diukur  berdasarkan  hasil wawancara  dan  observasi  dengan  bagian  Media Perguruan Tinggi XYZ.
2. Design
Peneliti  melakukan  tahap  design  sistem,  yakni dimulai  dari  perancangan Unified  Modelling Language  (UML)  hingga  ke  perancangan basis data.

## 3. Implementation
Setelah  dilakukan  perancangan,  implementasi dilakukan  setelah  melakukan  pengkodean  yang bertujuan  untuk  menerapkan  aplikasi  pada  studi kasus.
4. Verification
Tahap  ini  dilakukan  untuk  melakukan  pengujian sistem  pada  studi  kasus,  memastikan  bahwa sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  semua fungsi berjalan sesuai kebutuhan.
Nova Agustina, Andrian Cahyanto, Joko Herwanto, Ratih Ratnasari,
Sintia Dewi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333

## 5. Maintenance

## Tahap ini

## III. 2. Perancangan Sistem
Perancangan  system  digunakan  menggunakan Unified Modelling Language (UML). Sistem dirancang  untuk  memenuhi  kebutuhan  penggunaan yang Naïve Bayes, yakni Upload Data dari Instagram, Menentukan Probabilitas hingga Generate Klasifikasi Naïve Bayes.
Gambar 3.2. Use Case Diagram Sistem
III. 3. Implementasi Sistem
Gambar 3.3. Data Upload dari Instagram
Data  ini  merupakan  data  yang  sudah  digenerate dan diambil  menggunakan  API Instagram. Data  yang diambil  adalah  jumlah  Like  dan  Komentar  di Instagram Perguruan Tinggi XYZ.
Gambar 3.4. Data Like Count <= 7370 Hipotesa Awal
Hipotesa  Awal  menghitung  jumlah  Like  dimana jumlahnya  adalah  <-=7370  dan  status optimal  adalah YES untuk melakukan hipotesa pertama.
Gambar 3.5. Data Comment Count <= 22 Hipotesa Awal
Hipotesa  selanjutnya  adalah  menghitung jumlah  komentar  yang  berjumlah  <=  22 komentar  sebagai  hipotesa  awal  dengan  status optimal yaitu YES.
Gambar 3.6. Data Like Count <= 256
Nova Agustina, Andrian Cahyanto, Joko Herwanto, Ratih Ratnasari,
Sintia Dewi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
Gambar 3.7. Data Like Count <= 5
Hipotesa berikutnya  adalah  menghitung data Like dengan  jumlah  <=5  dengan  status  NO  sebagai  bahan awal hipotesa.
Tabel 1. Hitung P(Xk | Ci) utk setiap class I
Hitung P(X | Ci) utk setiap class I P(like count <=7370 | optimal = YES = 4/6 0.66 1 0.83 1
P(like count <=7370 | optimal = NO = 4/4 P(comment count <=22 | optimal YES = 5/6 P(comment count <=22 | optimal NO = 4/4 P(like count <=256 | optimal = YES = 2/6 0.33 P(like count <=256 | optimal = NO = 2/4 1 P(comment count <=5 | optimal YES = 1/6 0.16 P(comment count <=5 | optimal YES = 4/4 1 Keterangan :
P(X) = Peluang dari X yang diamati
Ci = Kelas
Hitung P (Xk | Ci) untuk setiap class i
•
Hitung P(X | Ci) untuk setiap class :
- P ( X | Optimal = “YES”) 0.66 x 0.83 x 0.33 x 0.16 = 0.289 - P (X | Optimal = “NO”)
1 x 1 x 0.5 x 1 = 0.5
• P ( X | Ci ) * P ( Ci)
- P ( X | Optimal = “YES”) * P (Optimal= “YES”) 0.289 * (6/10) = 0.173 -
P  (  X  |  Optimal  =  “NO”)  *  P
(Optimal=”NO”)
0.5 * (4/10) = 0.2
X Memiliki Class “Optimal=NO”
Karena
P(X  |  Optimal”NO”)  Memiliki  nilai  maksimum  pada perhitungan diatas.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  penelitian  ini  ditemukan  bahwa  Tipe post  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  online engagement  (like  dan  komentar).  Menghasilkan kesimpulan  bahwa  perangkat  lunak clustering konten post  pada  media  sosial  Instagram  Perguruan  Tinggi XYZ  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  yang telah  berhasil  dibangun  dan  dapat  digunakan  untuk mengelompokan data konten post Instagram Perguruan Tinggi XYZ.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  disarankan melakukan  perbandingan  dengan  Naive  Bayes  untuk mencari Algoritma paling optimal dengan permasalahan yang serupa.

## R EFERENSI
Nasrullah  D.  Media  Sosial  Perspektif  Komunikasi, Budaya  dan  Sosioteknologi.  Edisi  Kelima. Bandung: Simbioasa Rekatama Media. 2018: 13
Kemp  S.  Digital  In  2018.  Singapore:  We  Are  Social. 2018
Santoso  Amanda  P.,  Baihaqi  Imam,  dan  Persada Satria  F.  Pengaruh  Konten  Post  Instagram terhadap  Online  Engagement:  Studi  Kasus pada  Lima  Merek  Pakaian  Wanita.  Jurnal Sains dan Seni ITS. 2017; Vol. 6, No. 1:  D- 50 - D-54.
Huang  Jianghua  dkk.  Inspecting  Influences  on  Likes and Comments of Photos in Instagram. IEEE SmartWorld. 2018: 938-945
Simamora B. Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta:
PT. Gramedia Pustaka Utama. 2005
Primartha  R.  Belajar  Machine  Learning  Teori  dan Praktek. Bandung :Informatika. 2018
Prayoga  Dewa  E.  Konten  dan  Konten  Media  di  Era Teknologi Digital.https://billionairecoach.co.id/marketi ng/konten-dan-konten-media-di-era-
Nova Agustina, Andrian Cahyanto, Joko Herwanto, Ratih Ratnasari,
Sintia Dewi
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 1, 15 Desember 2019

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISNN : 2686 - 0333
teknologi-digital.  Tanggal  Akses  Terakhir: 13 Februari 2019